Reconnaissance de geste en vision par ordinateur

Vous pouvez trouver ensuite l’environnement de ma thèse, son résumé et les mots-clés associés.

J’ai réalisé ma thèse du 1er octobre 1996 au 13 juillet 2000 (date de soutenance) au sein de l’équipe PRIMA sous la direction du professeur James L. Crowley. L’équipe PRIMA est une des équipes de recherche du laboratoire GRAVIR, le laboratoire de graphisme, vision et robotique. Dans ce cadre, ma thèse a été réalisé au sein de l'unité de recherche Rhône-Alpes de l'INRIA.

Cette thèse se place dans le domaine de la reconnaissance de gestes dans le cadre d’interactions homme-machine. L’objectif est la conception de systèmes de reconnaissance et de compréhension adaptés au canal gestuel et son intégration dans de nouvelles interactions entre un utilisateur et un système informatique. Une revue de la communication gestuelle et de l’interaction homme-machine nous permet de nous interroger sur leurs applications pour une nouvelle interaction naturelle et la définition d’un geste du point de vue d’un concepteur d’interaction gestuelle. Nous définissons un geste par une trajectoire, c’est-à-dire une courbe paramètrée par le temps dans un espace de caractéristiques. Ces caractéristiques sont la position spatiale de la main et sa configuration.

Nous proposons de décomposer la reconnaissance en trois étapes : analyse, reconnaissance et interprétation. L’étape d’analyse calcule les caractéristiques de la main dans chaque image de la séquence, créant ainsi la trajectoire du geste. Son analyse spatio-temporelle lors de l’étape de reconnaissance permet de la classifier parmi l’ensemble des gestes connus, spécifiques à l’application. Enfin, l’étape d’interprétation effectue la correspondance entre le geste reconnu et l’action à réaliser. Cette étape est dépendante de l’application visée. Dans cette thèse, nous nous intéressons aux gestes réalisés dans le cadre d’un environnement intelligent. Nous considérons ainsi des gestes de manipulations d’objets en réalité augmentée et des gestes de dessins. Nous présentons enfin une application de reconnaissance d’activités humaines se basant sur le mouvement d’un individu dans cet environnement.

Vision par ordinateur, communication homme-machine, interactions gestuelles, modèles statistiques de reconnaissance